考虑质量的退化生产系统可用性中心维护决策

为了减少系统非计划停机时间,控制产品质量,提出了以设备可用性为中心的多机维护策略.首先定义三种维护方式,研究其对设备状态的影响机理,从而建立可靠性模型.在对系统进行马尔科夫状态分析的基础上,建立产品质量与系统退化状态之间的关系,构建包含质量损失成本的总成本模型.从实际应用的角度出发,综合考虑设备的可靠性和维护性,以可用性为中心、以总成本最小为目标规划系统的预防性维护策略.实验表明,提出的维护策略可有效地应用于多部件生产系统,且多操作预防性维护方式的效果优于单一操作.     

考虑生产线平衡的串-并联生产系统机会维护策略

以多工序多台设备组成的串-并联生产系统为研究对象,根据生产线平衡原理,在每次预防性维护时引入机会维护,以实现设备的充分利用;采用可靠度恢复因子描述设备维护前后的可靠度演变过程,建立了以可靠度、总成本最小为优化目标的串-并联生产系统预防性维护和机会维护模型,采用蒙特卡洛仿真方法获得最优的预防性维护和机会维护的阈值,从而得到了满意的维护计划.应用实例结果表明,所提出的方法能够为串-并联生产系统提出合理的维护计划.在保证不发生系统停产的基础上,能够充分实现机会维护,降低企业设备的维护费用.     

考虑质量衰退的批量调度与预防性维护的联合优化

针对生产调度过程中由于设备退化引起产品质量劣化的问题,构建了考虑质量与设备状态之间的耦合关系以及生产批次可分的批量流调度与预防性维护的联合优化模型。假设设备存在“受控”和“失控”两种状态,利用设备“失控”状态下产生的不合格品作为媒介描述上游设备与下游设备之间的随机依赖性,以最小化期望完工时间以及总成本为优化目标建立了数学模型;设计改进的差分进化算法对模型进行求解;通过数值实验验证了算法的收敛性,并通过对比实验对模型性能进行分析,结果显示了该联合优化模型的有效性。     

基于产品检测的串联多设备预防性维护策略

以多设备串联生产流水线作为研究对象,引入设备故障规律的浴盆曲线,提出以设备可靠度作为产品合格检测的时间点,将产品检测考虑至系统总成本中,制定符合设备劣化特性的系统预防性维护计划.根据设备劣化的可靠度计算质量控制时间点,人为地对生产过程中的产品进行合格性检测,进一步提高产品的合格率,判断设备的劣化状态,动态调整维护计划,对达到预防性维护要求的劣化设备进行维护,减少非计划停机与残次品生产造成的延迟时间,实现企业生产线长期运行的最低总成本率,最后通过案例验证了该策略的有效性.     

串联生产系统维护在线决策与缓冲分配联合优化

针对生产系统的退化状态不能在线获取的问题,提出了设备维护在线决策与缓冲分配的联合优化模型。以隐马尔科夫退化系统的工件质量指标为决策依据,提出了设备维护的在线决策策略;推导了串联生产系统工件加工时间与完成时间的递推式,建立了在有限缓冲容量下的缓冲分配模型。以最小化总成本为优化目标,建立了以执行设备维护的质量阈值与缓冲分配为联合决策变量的数学模型。以基于设备跃迁过程的蒙特卡洛仿真算法估计系统期望成本,采用禁忌搜索算法对模型求解,并提出元胞自动机制邻域规则优化搜索过程。数值实验表明提出的联合优化模型及算法的有效性。     

考虑批量生产的设备视情维护策略优化研究

针对目前市场环境对批量生产中的交付时间、产品质量以及企业信誉愈发看重的情况,提出了考虑三者联合的设备维修策略。首先,在已知产品质量和设备劣化状态存在一定函数关系的情况下,将其衍生至次品率上并将单位周期生产结束后的设备状态与生产时间相结合,进行预防性维护和设备更换的维修方式选择。其次,根据时间阈值和预防性维护阈值,以经济效益最优为决策目标,建立考虑批量生产的视情维护总成本模型。针对提出的优化模型,将蒙特卡洛仿真法和响应面分析法中的中心组合设计法相结合,对模型进行求解。最后,通过算例分析,证明了模型的有效性和可靠性。     

基于NSGA-Ⅱ 的医疗设备预防性维护与病人调度联合优化

[目的]针对病人进行核磁共振成像预约检查过程中出现的调度与设备维护计划相互影响的问题,提出一种联合优化模型,研究对象是单机系统,多位病人等候进行检查.[方法]考虑到设备失效服从威布尔分布,设备具有堕化效应,引入役龄递减因子、失效率递增因子、维护时间递增因子和维护费用递增因子对设备的劣化过程做了模拟,构建了合适的维护方案.接着考虑到病人就诊过程中设备必须保持足够的可靠度,保证病人就诊检查全过程的安全性,制定了一种提前式预防性维护方案.[结果]以总成本最低、总延误时间最少、总就诊时间最少为 目标,采用NSGA-Ⅱ算法求得Pareto最优解,采用层次分析法使医院的预约系统能够根据实际情况排布出合适的调度方案,有效协调病人就诊调度与设备维护计划.[结论]通过实际算例证明了所提出的联合优化模型的有效性.     

基于可靠度的多设备混联系统机会维护模型

以多设备组成的混联生产系统为研究对象,采用可靠度恢复因子描述不同维护方式下设备可靠度演化,建立了一种基于可靠度的以维护成本为优化目标的多设备混联生产系统的机会维护模型.算例分析表明,该模型符合实际生产情况,能够为复杂结构的生产系统预防性维护决策提供有力支持.     

多资源约束下串并联生产系统的多目标动态维护

针对多资源约束下的串并联生产系统,在多资源约束条件下考虑系统的可用性,以各工序资源需求优先级为标准,建立了一种多目标动态维护模型.引入权重因子,通过采用可靠度恢复因子描述各工序设备维护前后可靠度的变化过程,建立以维护成本和系统可用度为优化目标的维护策略.通过仿真抽样求解出系统在给定区间内的预防性维护与机会维护阈值.结果表明,该维护策略能保证多资源约束下的串并联生产系统维护成本和系统可用度最优.     

考虑设备能耗与污染的维护策略研究

[目的]随着环境问题的日益突出,环保部门对企业的约束逐渐加强,当企业的生产消耗过多能源或者产生过量污染排放时,需要支付一定的环境惩罚成本用于修复损害的环境.传统的预防性维护策略研究没有考虑设备在生产过程中的能耗以及污染排放问题,而且在实际生产过程中,随着设备役龄的增加,设备性能退化的同时也伴随着能耗水平和污染排放水平的增加,过高的能耗与污染不仅对环境产生损害,也会导致企业的运营成本增加.因此需要研究设备的能耗与相应污染排放的维护策略.[方法]将设备的能耗控制和污染排放控制引入到传统的预防性维护来优化设备的预防性维护策略,并将役龄递减因子引入到设备的能耗模型和污染排放模型中,来模拟设备的维护操作对能耗水平和污染排放水平的影响.以设备的可靠度、能耗水平、污染排放水平以及最佳维护次数为决策变量,以设备生命周期内的成本率最低为优化目标,来构建考虑设备能耗和污染排放水平的维护模型.[结果]采用灰狼优化算法对设备预防性维护模型进行优化求解,结果显示在能耗和污染排放的双重控制下,设备生命周期的成本率最小.[结论]通过算例分析验证了模型的有效性.     

制造系统中能力约束下的生产批量计划优化方法

以动态库存成本与加班惩罚费用之和为优化目标,考虑单台机器的生产能力,研究生产批量计划问题。建立了数学模型,提出基于遗传算法、参数线性规划方法和启发式方法的分级混合算法。该算法采用遗传算法的流程,用遗传算子寻解批量矩阵(第1级),根据批量矩阵用参数线性规划法求解每台机器上的排产方案(第2级),用启发式方法对上述两级解进行调整使之满足约束条件。在冲压车间的排产中进行了实际应用,获得了理想的排产方案。实例验证说明,该算法有良好的收敛性,并且是有效的。     

允许延期交货的制造/再制造受限批量模型研究

文章研究了制造/再制造混合生产场景下的经济批量问题,建立了一个生产能力受限的制造/再制造混合批量模型,并根据问题模型的特性设计了一种启发式蚁群优化求解算法;该算法根据前一轮选择的路径调整可行解的信息素,再按转移概率选择保留路径,或启动相应的局部启发式过程来调整路径,最后编程实现了算例,验证了所提算法的有效性和效率。     

带有交货期时间窗的生产与维护联合调度优化

为探讨拉式生产环境下设备故障对准时交货的影响,建立了单设备预防性维护和生产调度联合优化模型.提出一种提前/拖期惩罚成本隶属度函数,同时选用简单维修和更换2种不同的维护方式,以具有交货期时间窗的提前/拖期惩罚成本与维护成本之和为优化目标,决策工件加工顺序和维护周期.提出一种新的算法LSA(LongestShortest Processing Time Based Algorithm),与遗传算法(GA)结合,采用GA-LSA对模型优化求解,与枚举算法和改进GA比较,证明其有效性.通过不同问题规模下联合优化分别与独立优化和单一维护方式联合优化方法进行对比,结果表明,相对其他2种方法,所提出的方法更加有效.     

基于数学规划的平行机批量调度固定优化算法

以半导体制造行业为应用背景,研究带产能约束的平行机批量调度问题。该问题需要同时考虑基于产品加工顺序的生产准备时间约束、产品加工的时间窗约束、设备和产品的匹配约束以及设备偏好性等约束。为此,构建了混合整数规划(MIP)模型,并设计了基于MIP模型的固定优化启发式算法。该算法先按照随机设备柔性最小优先规则把设备预先分配给需要加工的产品,从而可以通过更新设备和产品匹配关系矩阵来降低子问题的求解难度;再利用基于设备分解和基于时间分解的两种分解方法,固定住MIP模型中的大部分0-1变量,从而可以有效地利用MIP求解器优化剩余的一小部分0-1变量。大量随机产生的实验算例和半导体工厂真实算例表明:该算法优于现有文献中其他基于MIP的启发式算法,特别是当算例中设备柔性较高和需求变动较大时,该算法绩效更加显著。     

市场需求预测偏差下供应链1：1合作博弈模型

研究了市场需求预测偏差下买卖双方协调订货问题。基于Stackelberg博弈模型,通过设计数量折扣定价政策和限量定价政策,给出了市场需求预测偏差下,实现供应链上最大利润时的买卖双方合作博弈批量模型。     

以可靠性为中心的多部件设备预防性维修策略的优化

基于以可靠性为中心的预防性维修计划对生产的重要性及其制定的复杂性,提出了多部件设备非周期预防性维修计划的优化方法.该方法中的预防性维修分为更换、修理和保养;突发故障用小修处理.为减少维修停机损失,将多个维修作业按照机会维修阈值进行归并.运用马尔可夫决策过程理论,给出了不同维修方式转移概率的表达式,解决了预防性维修策略的组合优化问题.用VB程序仿真求解出了满足设备可靠性要求、且维修成本最小化的预防性维修计划.结果表明,相比对多个部件单独进行更换或修理,所提出方法节约了大量维修成本.     

考虑再制造的多级受限批量问题

文章针对单一最终产品的多级生产系统,建立了混合制造与再制造的一般批量模型;考虑了制造和再制造的多资源限制,并假设经过再制造出来的产品性能与新制造出来的产品相同,共同满足外部需求;构造了一个惩罚因子随着迭代过程变化而变化的自适应罚函数,把有能力约束的批量问题转换成无能力约束的批量问题后,采用遗传算法对模型进行求解;最后通过具体的算例来验证模型的可行性与算法的有效性,为相关企业进行生产决策提供参考.     

可重构制造系统预防维护策略与EPQ整合模型

以生产单一品种的可重构制系统为研究对象,采用设备维护策略和重构策略确定经济生产批量（EPQ）并建立EPQ整合模型.在维护策略中,采取周期性预防保养策略对生产周期内的故障进行小修处理;在重构策略中,当系统内设备状态发生改变时,通过判断最优作业模式及系统可靠度阈值而进行重构,建立了包含生产准备、库存、重构、可变小修、预防维护和生产等成本的利润函数模型,并基于数值方法和遗传算法对模型进行求解,得出使单位时间利润最大的最佳预防维护周期、系统可靠度阈值及EPQ值.同时,通过仿真分析算例,验证了模型的有效性.     

基于两级遗传算法的多工厂供应链批量计划问题

研究了分布式多工厂协作生产的供应链的约束批量计划问题．以最小化项目的生产成本、库存成本与运输成本之和为目标，建立了加工能力受限情况下的数学规划模型．通过分解问题模型，提出了基于两级遗传算法优化的求解策略．对典型算例进行了仿真，并与分枝定界法的求解结果进行了比较．结果表明，此方案是有效的、可行的．     

Warranty Cost Model Based on Optimal Preventive Maintenance Operations for Repairable Products

Most warranty cost models based on preventive maintenance operations are assumed that products improve at each preventive maintenance(PM)operation and the failure rate is reduced to the failure rate of new products or to some specified level.To make warranty cost models more suitable to real operations,a modeling method of the PM warranty cost was proposed with the situation where each PM operation slowed the rate of product degradation.A warranty cost model was built on PM operations.On the basis of the co...